package com.cr.javaailangchain4j.config;

import com.cr.javaailangchain4j.store.MongoChatMemoryStore;
import dev.langchain4j.memory.chat.ChatMemoryProvider;
import dev.langchain4j.memory.chat.MessageWindowChatMemory;
import dev.langchain4j.model.embedding.EmbeddingModel;
import dev.langchain4j.rag.content.retriever.ContentRetriever;
import dev.langchain4j.rag.content.retriever.EmbeddingStoreContentRetriever;
import dev.langchain4j.store.embedding.EmbeddingStore;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;

@Configuration
public class XiaozhiAgentConfig {
    @Autowired
    private MongoChatMemoryStore mongoChatMemoryStore;

    @Autowired
    private EmbeddingStore embeddingStore;
    @Autowired
    private EmbeddingModel embeddingModel;

    @Bean
    public ChatMemoryProvider chatMemoryProviderXiaozhi() {
        return memoryId -> MessageWindowChatMemory.builder()
                .id(memoryId)
                .maxMessages(20)
                .chatMemoryStore(mongoChatMemoryStore)
                .build();
    }

  /*@Bean
  public ContentRetriever contentRetrieverXiaozhi() {
   //使用FileSystemDocumentLoader读取指定目录下的知识库文档
   //并使用默认的文档解析器对文档进行解析
   Document document1 = FileSystemDocumentLoader.loadDocument("E:/project/knowledge/医院信息.md");
   Document document2 = FileSystemDocumentLoader.loadDocument("E:/project/knowledge/科室信息.md");
   Document document3 = FileSystemDocumentLoader.loadDocument("E:/project/knowledge/神经内科.md");
   List<Document> documents = Arrays.asList(document1, document2, document3);

   //使用内存向量存储
   InMemoryEmbeddingStore<TextSegment> embeddingStore = new InMemoryEmbeddingStore<>();
   //使用默认的文档分割器
   EmbeddingStoreIngestor.builder()
           .embeddingStore(embeddingStore)
           .documentSplitter(new DocumentByParagraphSplitter(300, 30))
           .build()
           .ingest(documents);
   //从嵌入存储（EmbeddingStore）里检索和查询内容相关的信息
   return EmbeddingStoreContentRetriever.from(embeddingStore);
  }*/

    @Bean
    public ContentRetriever contentRetrieverXiaozhiPincone() {
        // 创建一个 EmbeddingStoreContentRetriever 对象，用于从嵌入存储中检索内容
        return EmbeddingStoreContentRetriever
                .builder()
                // 设置用于生成嵌入向量的嵌入模型
                .embeddingModel(embeddingModel)
                // 指定要使用的嵌入存储
                .embeddingStore(embeddingStore)
                // 设置最大检索结果数量，这里表示最多返回 1 条匹配结果
                .maxResults(1)
                // 设置最小得分阈值，只有得分大于等于 0.8 的结果才会被返回
                .minScore(0.8)
                // 构建最终的 EmbeddingStoreContentRetriever 实例
                .build();
    }
}
 